IA 机器学习

机器学习已成为组织内部的关键学科，通过从数据中学习模式，支持基于历史经验的决策，从而释放数据价值。 其应用涵盖众多直接影响业务的领域，包括欺诈检测、客户细分、需求预测、流程优化及决策自动化等。

在日益动态化的数字化商业环境中，机器学习已成为提升运营效率、预判风险、创造可持续竞争优势的战略性赋能工具。然而其应用需克服技术、监管及组织层面的挑战，如可解释性、可扩展性及与现有系统的集成问题。

随着模型组件化与自动化方法的发展，组织正在向更加模块化、可工业化的 ML 模型构建方式演进，使得先进技术更易被采用并更快速产生价值。

 

我们的实践

在Management Solutions，我们在开发和实施高级分析技术方面拥有丰富经验，从传统建模演进到整合更先进的机器学习技术，从而最大限度地利用数据中潜在的知识。   

在研发领域，我们通过自主开发的方法论和工具，推动向更高效、可解释且可扩展的建模转型。我们的核心成果包括ModelCraft™生态系统，该系统整合了两个互补解决方案：

• ModelCraft™：基于组件化建模的端到端平台，用于简化并工业化模型全生命周期管理。
• ModelCraft Library：基于可复用且经过开发阶段测试的分析组件构建的Python/PySpark库，使模型的开发、验证与部署能够通过稳健的、可复现、可审计的流水线快速推进。

两者结合后，提供一套完善的分析工业化方法，使技术团队与业务团队能够以完整的可追溯性和控制能力，高效开发、验证与监控模型。

ModelCraft™与ModelCraft Library均支持云端（AWS、Azure、GCP）和本地部署，利用分布式计算、自动扩展以及开源生态，通过简单集成即可导入现有的企业架构。
 

我们提供的服务

• 基于组件化的方法论与代码复用机制。
• 监督式与非监督式机器学习模型的开发与验证。
• 实现建模全周期自动化（MLOps）。
• 加速建模项目。
• 灵活部署于本地或云端。
• 与现有数据库及系统集成。
• 模型可解释性与自动化文档生成。
• 技术与监管验证（AI法案、XAI、ECB、EBA）。
• 通过可追溯性与控制机制降低模型风险。
• ModelCraft凭借其无代码友好界面，使非技术用户也能构建模型。